How I ended up with three degrees in three departments
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서울대학교 데이터사이언스 대학원 Career Workshop (ExploreCSR)에서 발표한 자료입니다. 제가 머신러닝 연구자로써 진로를 선택하기까지의 인생 여정을 다루고 있습니다. 구두로 설명된 정보들이 빠져있지만, 그래도 큰 흐름은 파악하실 수 있을 것이라 생각됩니다. 혹시 더 자세한 이야기를 듣고 싶거나 개인적인 상담이 필요하면 따로 연락주세요.
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- 1. Lessons from Three Degrees in Three Departments Sangwoong Yoon 윤 상 웅 Korea Institute for Advanced Study 2023.09.01 ExploreCSR How I ended up
- 2. • 서울대학교 화학생물공학부 학사 • 서울대학교 뇌과학전공 석사 • 서울대학교 기계공학부 박사 관악산에 들어온지 15년,,,
- 3. CurriculumVitae “Course of Life” Academia • 경기과학고등학교 • 서울대학교 화학생물공학부 학사 • 서울대학교 뇌과학전공 석사 • 서울대학교 기계공학부 박사 • 고등과학원 AI Research Fellow (현) Industry • (주)해줌 머신러닝팀 팀장 • (주)세이지리서치 연구원 • (주)카카오브레인 리서치 인턴 • Amazon 리서치 인턴
- 4. 진로 상담의 두 가지 질문 • 질문 1: 무엇을 하고 싶은지 모르겠어요 • 질문 2: 내가 하고 싶은 것을 어떻게 달성할지 모르겠어요
- 5. CurriculumVitae “Course of Life” Academia • 경기과학고등학교 • 서울대학교 화학생물공학부 학사 • 서울대학교 뇌과학전공 석사 • 서울대학교 기계공학부 박사 • 고등과학원 AI Research Fellow (현) Industry • (주)해줌 머신러닝팀 팀장 • (주)세이지리서치 연구원 • (주)카카오브레인 리서치 인턴 • Amazon 리서치 인턴 질문 1: 무엇을 할 것인가 질문 2: 어떻게 할 것인가
- 6. 질문1: 무엇을 하고 싶은지 모르겠어요 • 결국 왜 사느냐 하는 문제 • 나는 누구인가 • 옳은 답이 아니라 나의 답이 중요 • 전체 인생이 이 질문에 대한 답 “참으로 진지한 철학적 문제는 오직 하나뿐이다. 그것은 자살이다.” “삶의 의미가 무엇이냐 하는 것이야말로 모든 물음 중에서도 가장 절박한 물음이라고 할 수 있겠다” - 알베르 카뮈, <시지프 신화>
- 7. 어린 시절을 돌이켜보자 ZIMA BLUE • Love Death Robots (넷플릭스) • 지마라는 로봇 예술가 이야기 • 이 예술가의 시그니처 색상인 지마 블루 → 어린(?) 시절 자신의 임무였던 수영장 청소 → 지마 블루는 이 수영장의 타일 색깔
- 8. 어린 시절 • 맞벌이 부모님 + 외할머니 • 컴퓨터와 컴퓨터 게임을 좋아함 • 컴퓨터를 무조건 금지시키기 보다는 컴퓨 터 게임 자체를 깊게 탐구해보라고 독려 • 물론 할머니는 싫어하심 • 게임 개발자가 장래 희망
- 9. 어린 시절 • 게임에 대한 책을 읽어봐라 → 게임잡지, 판타지 소설 • 게임을 만들려면 프로그래밍을 해야 한단다 → 프로그래밍을 하려면 수학을 잘 해야한다 → 그러니까 수학공부를 해라 • 외국 게임을 하려면 영어를 잘 해야 한단다 → 그러니까 영어공부를 해라 • 초 6 때 첫 프로그래밍 (C 언어 독학)
- 10. 중학교~: 컴퓨터와의 이별 • 수학경시대회 도전 → 실패 • 수학을 좋아는 하는데 잘은 못 함 • 엄마: 그래도 애를 과학고를 보내고 싶은데.. 다른 경시대회는 없나? • 당시에는 수상경력이 필수 • 화학경시대회 도전 (중3) • 물리: 천재들만 하는 거래 • 생물: 외우는 게 많대 • 의외로 적성에 잘 맞았음. • 3개월 바짝 공부해서 한국화학올림피아드 중등부 입상
- 11. 고등학교 “나는 박사를 할 꺼야”라는 결심을 함(;) 변명) • 과학이 너무 재미있었음 • 이 세상은 경이로운 것들로 가득함 • 이것을 하나씩 이해해나간다는 것이 황홀함 • 그런데 고등학교 공부에서는 시험 범위 이상 을 공부하는 것이 사실상 손해임
- 12. ~학부 • 그렇게 얼래벌래 대학교까지 화학(의 인접분야)을 전공하게 됨 • 학부 공부도 적성에 그럭저럭 잘 맞음 • 당연히 같은 과 대학원을 진학할 거라고 4학년 때까지 철썩같이 믿음 • 너무 믿었던 나머지 진로에 대한 탐색을 미루고 “학부생 때만 할 수 있는 것들”에 집중함 • 교환학생 (홍콩과기대) • 휴학하고 유럽여행 • 동아리 (아마추어 오케스트라) • 책 많이 읽고 다양한 교양 공부 • 흥청망청
- 13. 화학생물공학부 대학원 인턴 (2012) • 막상 대학원을 진학하려고 컨택해보니, 각 연구실에서 하는 연구가 모두 재미 없어 보였음 • 그나마 최선을 다해서 찾은 랩에서 인턴 시작했으나 잘 맞지 않음 • 굉장히 노동집약적 환경 + 공부 및 생각을 할 여유를 주지 않는 분위기 • 뭔가 내가 중요한 문제를 다루고 있다는 느낌이 들지 않았음 • 못 하겠습니다 말하고 다른 진로를 알아보기로 함
- 14. 처음부터 생각해보자 • 솔직히 내가 화학을 진짜 엄청 하고 싶어서 화학생물공학부에 온 것이 아니었다 • 내가 여기에서 연구하는 내용을 책으로 쓸 수 있을까? • 교양과학책을 즐겨 읽었고 언젠가 그런 책을 쓰고 싶다는 꿈이 있었음. • 과연 화공분야에서 책으로 쓸만한 흥미로운 일을 할 수 있을까 하는 생각이 당시에 있었음. 지금 생각하면 못 할 이유가 없다고 생각이 들지만..
- 15. 생명과학부 석사 진학 (2012~2013) • 생각해보면 나는 컴퓨터를 하고 싶었던 것 같다. • 컴퓨터를 하면서도 내가 배경지식이 도움이 되는 분야? • 새롭게 시작하는 분야를 하고 싶다. • 생물정보학(bioinformatics)의 존재를 알게 됨. • 유전체(genome) 데이터를 컴퓨터를 이용해서 분석 • 머신러닝의 존재도 이때 처음 알게 됨 • 잘 하는 교수님이 계시다고 해서 인턴 후 생명과학부 진학 • 생물학을 다 까먹었다+제대로 배운 적 없다는 사실을 알게 되었지만, 전 부 새로 공부하여 입학 시험도 우수하게 통과
- 16. 및 자퇴 (2013) • 굉장히 많은 것을 배웠음 • 프로그래밍, 통계, 논문 읽는 법, 발표하는 법 등 • 교수님과 학생들 사이가 너무 좋지 않았음 • 실질적으로 연구실이 폭파 • 같이 다니던 박사 형들은 모두 석사로 전환 • 나는 아직 온지 얼마 되지 않았으니 자퇴 • “나는 아직 시간이 많으니까, 군대 갔다 왔다고 생각하면 된다”
- 17. 이제 어떻게 할 것인가? • 이제는 그래도 나름 괜찮은 전공 분야를 만났다고 생각했는데.. • 생물학 + 컴퓨터 조합은 좋았다고 생각함 • 이 전 연구실의 생물학:컴퓨터 비율은 70:30 • 옮기게 되면 이 비율을 바꿀 수 밖에 없다.
- 18. 초코우유 이론 “초코우유는 우유이지 초콜렛이 아니다” • 50:50 융합은 없다. • 두 가지가 융합하면 반드시 주와 부가 있다. • 생물과 컴퓨터를 융합하고 싶더라도 결국 생물학자가 될지 컴퓨터과학 자가 될지 선택해야 한다. • 생물학자가 되는 길에서 나왔으니 컴퓨터과학자가 되는 길을 가보자.
- 19. 계산뇌과학 Computational Neuroscience • 컴퓨터를 이용해서 뇌를 이해하고자 하는 분야 • Q. 세상에 남아있는 가장 큰 미스터리가 무엇인가? • A. 어떻게 생각이 작동하는가? • 뇌과학은 교양과학책 중 인기 있는 분류 중 하나
- 20. 뇌과학 as a deferred life plan • 생명과학부에 있으면서 뇌를 하고 싶다는 생각이 있었지만, 당장은 유전체를 연구하는 랩이었던 것. • 언젠가 나중에 뇌도 연구할 수 있지 않을까? 라는 막연한 생각만 함. • 아마 유전체 연구실에 계속 있었으면 평생 유전체 연구만 했을 것이다. 기왕 때려 친 김에 하고 싶은 일을 하러 가자.
- 21. 뇌과학전공 입학 (2014) • 컴퓨터공학부 교수님이시면서 뇌과학 협동과정에 겸임으로 계시는 장병탁 교수님을 알게 되어서 컨택 • 6개월 인턴 후 입학
- 22. 뭐야 어떻게 이렇게 다른 전공에 쉽게 입학함? • 각 랩이 정원 여유가 있었고, 경쟁이 심한 상황이 아니었음 • 교수님께 들이밀 최소한의 track record가 있는 상황 • 과학고 조졸 • 자대생 (+당시 인기 많던 화생공 출신) • 나쁘지 않은 학점 • 나쁘지 않은 영어점수 • 만약 유학을 갔더라도 비슷하게 할 수 있었을까? • 훨씬 힘들었을 것 • 두 가지를 한번에 바꾸는 것은 어렵다. (나라/학교 + 전공) • 학교는 그대로 둔 채로 전공만 바꾸는 것은 상대적으로 할 만 했다.
- 23. 머신러닝을 연구하기로 결정 (2014) • 계산뇌과학을 공부하다가 머신러닝과 굉장히 깊은 관계가 있다는 것을 알게 됨 • 머신러닝의 선구자들은 계산뇌과학자이기도 함 • 계산뇌과학 모델은 입증하기가 어려움 (실제 뇌에서 이렇게 동작한다) • 머신러닝은 결과물을 바로 확인할 수 있고, 더 실용적인 임팩트가 큼
- 24. 그 뒤의 일: 머신러닝 연구자로서의 삶 • “어떻게 하면 머신러닝 연구자로서 더 좋은 연구를 할 수 있는가?”를 찾아 나가는 과정 • 산업체에서 전문연구요원 후 유학가려 하였으나, 한국에서 박사하기로 함 • 전문연 동안 산업체 경험을 통해 현실 세계의 문제를 해결하는 경험은 의미 있었다고 생각함
- 25. 그 뒤의 일: • Qualcomm Innovation Fellowship Korea 2021 • Youlchon AI Starts Scholarship 2021 • Best Poster Award @ Machine Learning Summer School 2021 Taipei • Outstanding doctoral thesis award 박사학위 논문 Energy-Based Probabilistic Models for Epistemic Uncertainty Quantification
- 26. 이 모든 경험이 도움이 될까?
- 27. “나는 비전공자인데…” • 컴퓨터공학부 전공자가 컴퓨터 공부한 시간 = 3년 • 석사 입학 후 지금까지 내가 컴퓨터 공부한 시간 = 10년 • 이제는 학부 졸업생보다 내가 잘 하는 게 정상임 (;;) 의도적 노력 Deliberate Practice • Pycon KR 등 참석하면서 개발자들과 친해지기 위해 노력 • Pandas 등 오픈소스 프로젝트에 PR하면서 잘 하는 개발자들이 일하는 방식을 배우기 위해 노력 • 개발, 컴퓨터 관련 서적을 통한 지속적 학습
- 28. 운명에 아니오라고 대답하기 • 결국 강물을 거스르려고 했기 때문 • +약간의 불운 • 많은 비용, 고통, 고뇌를 수반 • Q. 그만한 가치가 있었습니까? • A. 그것 밖에 길이 없었습니다. “Es muss sein! (반드시 그래야만 한다!)”
- 29. 운명에 아니오라고 대답하기 • 결국 강물을 거스르려고 했기 때문 • +약간의 불운 • 많은 비용, 고통, 고뇌를 수반 • Q. 그만한 가치가 있었습니까? • A. 그것 밖에 길이 없었습니다. • Q. 다른 사람에게 권하겠습니까? • A. 할 수만 있다면 편안하고 행복하게 사세요.
- 30. 감사합니다 sangwoong24yoon at gmail.com Find me on Facebook / LinkedIn 제가 도와드릴 수 있는 일이 있다면 언제든지 연락주세요